[논문 리뷰] An AI Based Super Nodes Selection Algorithm in BlockChain Networks

Jianwen Chen, Kai Duan외 3명|arXiv (Cornell University)|2018. 08. 01.

Blockchain Technology Applications and Security참고 문헌 22인용 수 14

한 줄 요약

이 논문은 복수의 노드 정보를 기반으로 고성능 노드를 식별하기 위해 합성곱 신경망(CNN)과 동적 임계값 기반의 인공지능 기반 슈퍼 노드 선택 알고리즘을 제안한다. 기존의 에너지 소모가 심한 Proof-of-Work와 Proof-of-Stake의 중심화 경향을 대체함으로써, 복잡한 해시 계산을 피하면서도 더 빠른 거래 확인 속도와 향상된 보안을 달성한다.

ABSTRACT

In blockchain systems, especially cryptographic currencies such as Bitcoin, the double-spending and Byzantine-general-like problem are solved by reaching consensus protocols among all nodes. The state-of-the-art protocols include Proof-of-Work, Proof-of-Stake and Delegated-Proof-of-Stake. Proof-of-Work urges nodes to prove their computing power measured in hash rate in a crypto-puzzle solving competition. The other two take into account the amount of stake of each nodes and even design a vote in Delegated-Proof-of-Stake. However, these frameworks have several drawbacks, such as consuming a large number of electricity, leading the whole blockchain to a centralized system and so on. In this paper, we propose the conceptual framework, fundamental theory and research methodology, based on artificial intelligence technology that exploits nearly complementary information of each nodes. And we designed a particular convolutional neural network and a dynamic threshold, which obtained the super nodes and the random nodes, to reach the consensus. Experimental results demonstrate that our framework combines the advantages of Proof-of-Work, Proof-of-Stake and Delegated-Proof-of-Stake by avoiding complicated hash operation and monopoly. Furthermore, it compares favorably to the three state-of-the-art consensus frameworks, in terms of security and the speed of transaction confirmation.

연구 동기 및 목표

• Proof-of-Work와 Proof-of-Stake와 같은 기존 블록체인 합의 프로토콜에서 발생하는 높은 에너지 소비와 중심화 위험을 해결하기 위해.
• 서로 보완되는 노드 정보를 활용해 탈중앙화되고 지능적인 프레임워크를 개발하여 슈퍼 노드를 선택하기 위해.
• PoW, PoS, Delegated-PoS의 장점을 융합하면서도 주요 단점을 피하는 합의 메커니즘을 설계하기 위해.
• AI 기반의 노드 선택을 통해 거래 확인 속도와 시스템 보안을 향상시키기 위해.

제안 방법

• 프레임워크는 네트워크 전반의 거의 보완적인 노드 정보에서 특징을 분석하고 추출하기 위해 합성곱 신경망(CNN)을 활용한다.
• 동적 임계값 메커니즘이 도입되어 CNN 예측 성능 점수를 바탕으로 노드를 슈퍼 노드 또는 일반 노드로 분류한다.
• 선택 과정은 네트워크 상태에 따라 임계값을 조정함으로써 탈중앙화성과 내성적 저항력을 유지하도록 적응형으로 설계되어 있다.
• 합의 프로토콜은 선택된 슈퍼 노드들만을 사용하여 거래를 검증함으로써 계산 오버헤드를 줄인다.
• 노드 행동, 신뢰도, 성능 지표를 CNN의 입력 특징으로 통합하여 선택 정확도를 향상시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 인공지능을 활용해 블록체인 네트워크에서 합의 효율성을 향상시키기 위해 슈퍼 노드를 지능적으로 선택할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 AI 기반 선택 메커니즘은 보안을 유지하면서도 Proof-of-Work보다 에너지 소비를 줄일 수 있는가?
• RQ3 서로 보완되는 노드 정보의 통합은 슈퍼 노드 선택의 신뢰성과 공정성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 동적 임계값 기반 메커니즘이 합의 과정에서의 탈중앙화성과 뇌물 수용 방지 능력에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 AI 기반 프레임워크는 Proof-of-Work에서 사용하는 계산이 복잡한 해시 연산이 필요 없어지면서 에너지 소비를 크게 감소시킨다.
• 기존의 합의 메커니즘, 즉 PoW, PoS, Delegated-PoS와 비교해도 거래 확인 시간이 더 빠르게 구현된다.
• 동적 임계값 기반 메커니즘 덕분에 조작 및 공모에 저항할 수 있는 지능적인 노드 선택을 통해 보안이 향상된다.
• 실험 결과, 속도 및 보안 지표에서 최신 기술의 합의 프로토콜들을 초월하는 성능을 보였다.